## ANALISIS KUALITAS JARINGAN INTERNET MAHASISWA DAN NIAT PERKULIAHAN BERBASIS DARING MAHASISWA UNIVERSITAS KRISTEN SATYA WACANA
Christian Imanuel Lendo 1) , Dian Chandra 2) 1,2 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana email: 672018409@student.uksw.edu , dian.chandra@uksw.edu

## Abstract
Student internet networks in online-based lectures during covid-19 yesterday were a must-have for students. This  research  has  the  aim  of  providing  awareness  of  Satya  Wacana  Christian  University  Faculty  of Information Technology data collection about the effect of internet quality on student learning intentions which can be analyzed with technology using K-Means Clustering. K-Means Clustering is used to group data  sets  into  several  clusters.  Data  features  in  the  form  of  an  internet  network  quality  scale  based  on perceived service quality and student learning intentions obtained from Satya Wacana Christian University students, Faculty of Information Technology, Informatics Engineering study program through distributing questionnaires.  The  results  of  the  questionnaire  in  the  form  of  numbers  on  a  Lickert  scale  are  used  in RapidMiner for clustering using K-Means Clustering. The results of the analysis on the student data studied have 37 data having many clusters k = 4 obtained using Elbow Method. Of the student correspondents who have good internet quality, namely C2 by 27.02% and C4 by 8.1%, only 3 correspondents or 8.1% of the total data have good learning intentions. While the results of students internet quality are poor, students study intentions are not significant because the difference in data between C1 and C3 is only a little. The results of C1, namely students who have poor internet quality and poor learning intentions, are only 11 correspondents  or  29,72%  of  the  total  data  while  C3,  which  includes  students  who  have  poor  internet quality  but  have  good  learning  intentions,  is  13  correspondents  or  35.13%  of  total  data.  Based  on  this research,  K-Means  Clustering  can  be  used  to  group  students  in  viewing  and  making  decisions  online learning.
Keywords : K-Means, Clustering, Cluster, Data, Internet Connection.

## 1. PENDAHULUAN
Jaringan  internet  merupakan  komponen yang  sangat  penting  di  era  perkembangan teknologi  informasi  saat  ini.  Internet  juga mempermudah mahasiswa untuk belajar memperoleh ilmu terlebih dimasa Covid-19 yang menyebabkan  pendidik  serta  mahasiswa  untuk melakukan pembelajaran yang bersifat daring[1].
Pada masa Corona Virus 2019 mengubah cara hidup masyarakat terlebih khusus mahasiswa  –  mahasiswi  yang  ada  di  Indonesia. Dunia pendidikan pada akhirnya harus beradaptasi sesuai dengan surat Edaran Pemerintah No 4 Tahun 2020 yang memberikan petunjuk  belajar  bagi  institusi  pendidikan  dasar hingga pendidikan tingkat tinggi[2],[3].
Proses  perkuliahan  mahasiswa  yang berubah  dari  luring  atau  luar  jaringan  yang merupakan  proses  tatap  muka  secara  langsung beralih  ke  daring  atau  dalam  jaringan  yang merupakan  proses  pembelajaran  menggunakan jaringan internet [4].
Jaringan  internet  menjadi  syarat  yang krusial dan mengharuskan mahasiswa – mahasiswi  untuk  mempunyai  koneksi  jaringan internet  yang  memadai  agar  supaya  dapat mengikuti  kegiatan  perkuliahan  daring  baik menggunakan  sarana  konferensi  kelas  online seperti  zoom,  google  meet  serta  sarana managemen pembelajaran seperti google classroom,  microsoft  teams,  moodle,  dll[5]. Jaringan  internet  menjadi  faktor  keharusan  bagi mahasiswa untuk dimiliki di masa Corona Virus
2019 kemarin[6]. Menurut Google Meet Support minimum  bandwidth  untuk  konfrensi  suara memerlukan  18  Kbps  dan  untuk  konferensi dengan video sebesar 1Mbps.  Kualitas jaringan internet  koresponden  dapat  diukur  dari  sudut pandang pengguna berdasarkan kualitas layanan yang  mereka  rasakan  (Quality  of  Experience) maupun  dari  sudut  pandang  penyelenggara layanan internet[7].
Pengumpulan fitur data serta analisis K- Means  mengenai  kualitas  jaringan  internet  dan niat  perkuliahan  melalui  pertanyaan  kuisioner terhadap  kegiatan  perkuliahan hybrid dengan studi  kasus  mahasiswa  –  mahasiswi  program studi teknik informatika angkatan 2020 ini sangat berguna  untuk  menganalisis  apakah  kualitas internet  pada  masa  pembelajaran  daring  dapat mempengaruhi niat perkuliahan mahasiswa atau tidak[8],[9],[10].
Penggunaan K-Means Clustering
bertujuan untuk menganalisa data serta mengelompokkan  (clustering)  data  kedalam beberapa  cluster  yang  telah  ditentukan  dengan menggunakan elbow method [11] , [12] , [13]. Elbow  Method digunakan  untuk  menentukan jumlah cluster pada satu set data dengan melihat grafik  yang  ada.  Grafik  diperoleh  dari perhitungan  Sum  Square  Error  (SSE)[14].  K- Means Clustering digunakan karena algoritma ini memiliki  ketelitian  yang  cukup  tinggi  terhadap ukuran objek, sehingga algoritma ini relatif lebih terukur  dan  efisien  untuk  pengolahan  objek dalam  jumlah  besar  dan  urutan  objek  tidak berpengaruh pada algoritma K-Means [15] , .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  penelitian  kualitatif.  Dalam melakukan penelitian ini, akan menggunakan K- Means  Clustering  untuk  mengelompokkan  data dari kuisioner mahasiswa yang telah dikumpulkan  melalui  GoogleForm  kedalam beberapa  cluster.  Data  kuisioner  berisikan tentang data kualitas internet mahasiswa dan niat perkuliahan  mahasiswa.  Penelitian  yang  akan dilakukan  oleh  peneliti  terbagi  dalam  beberapa tahap seperti berikut: tahap identifikasi masalah,
tahap  pengumpulan  data,  tahap  pengujian  data, tahap pengolahan data, tahap clustering data dan tahap analisa hasil seperti pada gambar 1.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 2.1. Identifikasi Masalah
Dalam  konteks  ini  terkait  dengan  niat mahasiswa dalam mengikuti kegiatan perkuliahan  pada  masa  corona  virus  apakah dipengaruhi  oleh  kualitas jaringan  internet  yang mereka  miliki.  Setiap  mahasiswa  memiliki kualitas  jaringan  internet  yang  berbeda  seperti, memiliki  internet  tetapi  dengan  kecepatan  yang tidak  memadai,  memiliki  jaringan  internet dengan  kecepatan  jaringan  yang  cepat  dan optimal, ataupun tidak memiliki jaringan internet sama sekali[16]. Hal ini mungkin akan memiliki hubungan  atau  mempengaruhi  niat  mahasiswa dalam mengikuti kegiatan perkuliahan.

## 2.2. Pengumpulan Data
Tahap  selanjutnya  adalah  tahap  pengumpulan data  mahasiswa  dalam  studi  kasus  ini  yaitu mahasiswa
Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana angkatan 2020 yang merasakan langsung dampak dari perkuliahan dengan sistem daring. Pengumpulan data mahasiswa dilakukan dengan menyebarkan GoogleForm  kepada  responden  yang  terkait dengan  pertanyaan  yang  meliputi  kualitas internet  dan  niat  perkuliahan  mahasiswa  dalam perkuliahan  daring.  Hasil  dari  pertanyaan  yang disebarkan melalui GoogleForm ini berupa angka yang  nanti  akan  digunakan  pada  tahap clustering [17] , [18].

## 2.3. Pengolahan data
Tahap  pengolahan  data,  data  yang didapat  berupa  data  kuantitatif  yang  akan dimasukkan  kedalam  RapidMiner  untuk  proses clustering.  Data  yang  terkumpul  di  atur  melalui excel sehingga di dapatkan data yang teratur dan tidak  kosong  atau  data  yang  memiliki  nilai jawaban  tidak  sesuai  hingga  data  siap  diproses dengan K-Means Clustering [19].

## 2.4. Tahap Clustering
Tahap clustering dikelompokkan dengan menggunakan K-Means  Clustering sehingga terbentuk  cluster  data  yang  sesuai.  Perangkat lunak  atau  software  yang  digunakan  dalam membantu tahapan clustering yaitu
RapidMiner[20].

## 2.4. Analisa Hasil
Terakhir,  hasil  dari K-Means clustering akan  di  analisa  dan  digambarkan  secara deskriptif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini,  data  berasal  dari formulir GoogleForm yang disebarkan ke seluruh mahasiswa  Universitas  Kristen  Satya  Wacana, Fakultas Teknologi Informasi dengan konsentrasi Program Studi Teknik Informatika yang berfokus pada  angkatan  2020.  Pada  formulir  yang disebarkan  terdapat  data  berupa  dua  skala  1-5 disetiap pertanyaan sesuai dengan 2 atribut utama dari penelitian ini, yaitu kualitas jaringan internet mahasiswa dan niat perkuliahan mahasiswa yang nanti  akan  digunakan  untuk  melihat apakah  ada pengaruh  dari  jaringan  internet  terhadap  niat perkuliahan  mahasiswa.  Skala  pertama  dari pertanyaan  membahas  tentang  kualitas  internet mahasiswa  dengan  hasil  skala  pertama  yaitu jumlah  nilai  keseluruhan  dari  hasil  setiap pertanyaan  skala  pertama.  Sedangkan  skala kedua  membahas  niat  perkuliahan  mahasiswa selama  perkuliahan  daring  dengan  hasil  skala kedua  yaitu  hasil  setiap  pertanyaan  skala  kedua yang dijumlahkan nilainya.
Koresponden  yang  ada  dalam penelitian ini berjumlah 37 mahasiswa angkatan 2020,  Fakultas  Teknologi  Informasi,  Program Studi  Teknik  Informatika  dari  Universitas Kristen  Satya  Wacana.  Pada  gambar  4 merupakan data dari GoogleForm yang memiliki dua  skala  pertanyaan,  yaitu  pertanyaan  – pertanyaan mengenai kualitas internet mahasiswa dan  skala  kedua  mengenai  niat  perkuliahan mahasiswa. Terdapat  lima pertanyaan pada skala pertama  juga  lima  pertanyaan  pada  skala  kedua serta  hasil  penjumlahan  dari  skala  pertanyaan pertama  dan  skala  pertanyaan  kedua.  Jadi keseluruhan pertanyaan berjumlah 10 yang diisi oleh 37 mahasiswa.
Tabel 1. Data Kualitas Internet dan Niat Belajar Mahasiswa
Kores- ponden Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Sum S1 (x) Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Sum S2 (y) 1 2 2 2 2 2 10 4 5 3 4 5 21 2 5 5 4 5 4 23 5 5 5 5 5 25 3 1 4 1 1 1 8 3 1 3 3 3 13
4 2 4 2 2 5 15 5 5 2 5 5 22 5 4 3 4 3 4 18 4 4 4 4 3 19 6 4 4 2 2 2 14 5 3 3 5 4 20 7 2 4 2 1 5 14 3 3 4 5 3 18 8 3 4 4 4 5 20 4 2 2 4 3 15 9 3 4 4 3 5 19 5 2 2 3 2 14 10 5 2 5 5 4 21 4 4 3 4 5 20 11 3 3 3 3 3 15 4 4 4 4 4 20 12 4 4 4 4 2 18 4 5 5 4 4 22 13 3 5 2 3 5 18 4 5 4 4 5 22 14 2 3 1 2 3 11 4 4 5 3 3 19 15 5 5 5 5 2 22 4 2 5 2 5 18 16 4 4 4 4 4 20 4 4 4 4 4 20 17 2 3 4 4 4 17 5 5 2 4 4 20 18 5 3 5 5 5 23 5 5 1 5 1 17 19 4 5 1 1 1 12 5 5 1 1 5 17 20 3 3 3 4 5 18 3 5 5 3 3 19 21 5 3 3 5 4 20 5 5 5 1 3 19 22 3 3 4 4 5 19 3 3 1 3 2 12 23 3 3 4 5 5 20 5 4 3 4 5 21 24 3 4 3 2 5 17 5 4 3 4 1 17 25 3 5 5 4 2 19 5 4 3 3 3 18 26 3 4 4 5 5 21 5 3 4 5 4 21 27 3 4 3 2 4 16 5 4 3 5 3 20 28 2 3 4 4 2 15 4 4 2 4 4 18 29 4 5 4 5 5 23 5 5 5 4 3 22 30 5 5 5 5 4 24 5 5 5 5 5 25 31 4 3 4 4 4 19 5 5 5 4 3 22 32 5 5 3 3 3 19 5 5 3 3 3 19 33 2 4 3 2 1 12 2 2 3 3 4 14 34 2 4 5 2 5 18 5 5 3 5 3 21 35 3 2 4 3 1 13 5 5 5 5 5 25 36 4 4 4 4 4 20 3 3 3 3 3 15
37 3 3 2 5 5 18 3 2 5 5 2 17
Perhitungan dari K-Means Clustering dilakukan dengan langkah – langkah berikut :
1. Menentukan jumlah cluster
Jumlah cluster yang  digunakan  pada  penelitian data  pengaruh  jaringan  internet  terhadap  niat perkuliahan  mahasiswa  sebanyak  empat cluster yang didapatkan dari  2  skala  yaitu  skala kualitas internet dan skala niat belajar mahasiswa seperti yang digambarkan pada tabel 1.
Terdapat empat cluster yang dibuat sesuai dengan kategori  masing  –  masing  yang  sesuai  dengan gambar  4  dan  dibuat  sesuai  dengan  skala pertanyaan yang ada.
Cluster Kategori C1 = Mahasiswa mempunyai kualitas  internet  buruk  dan memiliki niat belajar buruk C2 = Mahasiswa mempunyai kualitas  internet  buruk  dan memiliki niat belajar tinggi C3 = Mahasiswa mempunyai kualitas  internet  buruk  dan memiliki niat belajar baik C4= Mahasiswa mempunyai kualitas  internet  baik  dan memiliki niat belajar baik Tabel 3. Kategori Cluster
2. Menentukan centroid
Menentukan  centroid  awal  yang  dipilih  secara acak. Dimana centroid awal dalam penelitian ini ditentukan  secara  acak  berdasarkan  data  yang tersedia sebanyak K cluster yang diatur didalam aplikasi  RapidMiner  sesuai  dengan  tabel  3. Jumlah  iterasi  yang  dilakukan  oleh  aplikasi RapidMiner  hingga  tidak  ditemukan  perubahan dalam  data  pada  setiap  cluster  berjumlah  51 iterasi.
Tabel 4. Tabel centroid awal. Cluster Skala 1 (x) Skala 2 (x) C1 20.4 21.9 C2 14.0 20.3 C3 19.3 16.8 C4 10.6 14.6
Hasil  dari  perhitungan  jarak  diatas  didapatkan dengan menggunakan rumus Euclidean Distance.
Didapatkan  dari  menghitung  jarak  titik centroid cluster dengan titik data ke-n dengan menggunakan  data  pertama  atau  n=1  seperti berikut :
𝑑 = √(10 − 20.4) 2 + (21 − 21.9) 2 = 108.91 𝑑 = √(10 − 14) 2 + (21 − 20.3) 2 = 16.49 𝑑 = √(10 − 19.3) 2 + (21 − 16.8) 2
= 90.69
𝑑 = √(10 − 10.6) 2 + (21 − 14.6) 2
= 41.32
Selanjutnya  tetap  lakukan  perhitungan  dengan rumus Euclidean Distance pada data ke-2 sampai data  ke-37.  Selanjutnya  data  dikelompokkan  ke dalam cluster yang  memiliki  hasil  jarak minimum.
Tabel 5. Hasil Jarak Minimum.
Cluster Avg Distance C1 108.91 Tabel 2. Profil Mahasiswa
C2 16.49 C3 90.69 C4 41.32 Hasil C2
Scatter plot pada gambar 4 menunjukkan jumlah skala  pertama  yaitu  kualitas  jaringan  internet sebagai  sumbu  x  dan  jumlah  skala  kedua  yaitu niat  belajar  sebagai  sumbu  y.  Dari  Scatter  plot tersebut  didapati  informasi  bahwa  C1  berwarna merah,  C2  berwarna  hitam,  C3  berwarna  hijau dan C4 berwarna biru.
Gambar 2. Hasil Scatter Plot. Tabel 6. Hasil Clustering. Koresponden Sum S1 (x) Sum S2 (y) cluster 1 10 21 C2 2 23 25 C1 3 8 13 C4 4 15 22 C2 5 18 19 C3 6 14 20 C2 7 14 18 C2 8 20 15 C3 9 19 14 C3
10 21 20 C1 11 15 20 C2 12 18 22 C1 13 18 22 C1 14 11 19 C2 15 22 18 C3 16 20 20 C1 17 17 20 C2 18 23 17 C3 19 12 17 C4 20 18 19 C3 21 20 19 C3 22 19 12 C3 23 20 21 C1 24 17 17 C3 25 19 18 C3 26 21 21 C1 27 16 20 C2 28 15 18 C2 29 23 22 C1 30 24 25 C1 31 19 22 C1 32 19 19 C3 33 12 14 C4 34 18 21 C1 35 13 25 C2 36 20 15 C3 37 18 17 C3 Total Cluster C1 11 C2 10
C3 13 C4 3
Berdasarkan  hasil K-Means  Clustering yang dijalankan di aplikasi RapidMiner, didapati bahwa cluster 1 berisi 11 data atau 29.72% dari total    37  data  keseluruhan,  selanjutnya  untuk cluster 2 berisi 10 data atau 27.02% untuk cluster 3 berisi 13 data atau 35.13% dan cluster 4 berisi 3  data  atau  8.1%. Cluster 1  berjumlah  11 mahasiswa  dengan  kualitas  internet  buruk  dan niat  belajar  buruk, cluster 2  berjumlah  10 mahasiswa  dengan  kualitas  internet  baik  tetapi memiliki niat belajar buruk, cluster 3 berjumlah 13  mahasiswa  dengan  kualitas  internet  buruk tetapi  mempunyai  niat  belajar  yang  baik,  dan cluster 4 berjumlah 3 mahasiswa dengan kualitas internet  baik  serta  mempunyai  niat  belajar  yang baik.  Algoritma K-Means  Clustering yang digunakan  pada  penelitian  ini,  dapat  digunakan secara  baik  untuk  mengelompokkan  data  atau clustering data  pengukuran  niat  dan  kualitas jaringan  internet  mahasiswa  Universitas  Kristen Satya Wacana.

## 4. KESIMPULAN
Dapat ditarik kesimpulan dari penelitian K-Means  Clustering, data  kualitas  internet mahasiswa dan niat belajar perkuliahan mahasiswa  yang  dikelompokkan  dalam  empat cluster. Dari  koresponden  mahasiswa  yang memiliki kualitas internet baik yaitu C2 dan C4 hanya  3  koresponden  atau  8.1%  dari  total  data yang memiliki niat belajar yang baik. Sementara hasil dari kualitas internet mahasiswa buruk, niat perkuliahan  mahasiswa  tidaklah  signifikan karena  selisih  data  antara  C1  dan  C3  hanya sedikit  saja.  Hasil  C1  yaitu  mahasiswa  yang memiliki kualitas internet buruk serta niat belajar buruk  hanya  11  koresponden  atau  29.72%  dari total  data  sedangkan  C3  yaitu  mahasiswa  yang memiliki kualitas internet buruk tetapi memiliki niat belajar baik ada 13 koresponden atau 35.13% dari  total  data.  Dikhawatirkan  apabila  data  dari C1  diberikan  solusi  terhadap  kualitas  internet yang  buruk,  koresponden  C1  akan  mempunyai
kecenderungan  untuk  terbagi  perhatiannya  dan masuk  kedalam  C2  tetapi  internet  buruk  juga menyebabkan penurunan niat perkuliahan koresponden.
Berdasarkan  penelitian  ini, K-Means Clustering dapat  digunakan  untuk  melakukan pengelompokkan
pada data mahasiswa Universitas  Kristen  Satya  Wacana  Fakultas
Teknologi Informasi dalam melihat dan mengambil keputusan pada pembelajaran daring atau online.

## 5. REFERENSI
[1] Z.  Lassoued,  M.  Alhendawi,  and  R. Bashitialshaaer,  “education  sciences  An Exploratory  Study  of  the  Obstacles  for Achieving  Quality  in  Distance  Learning during the,” Educ. Sci. , vol. 10, pp. 1–13, 2020.
[2] H.  Djafar,  M.  Farhan,  M.  Khaeirunnisa, N.  Padila,  and  A.  Basir,  “Dampak pembelajaran  daring  dan  luring  pada mahasiswa,” Educ. Leadersh. , vol. 2, no. 1, pp. 100–109, 2022.
[3] S.  Herwanto  and  D.  Hatmo,  “Dampak Pandemi  Covid-19  Terhadap  Efektivitas Pembelajaran Jarak Jauh Secara Daring,” Sch. J. Pendidik. dan Kebud. , vol. 11, no.
2, pp. 115–122, 2021.
[4] M. Pandemi and R. Fadhillah, “Penggunaan  Teknologi  dan  Internet sebagai Media,” 2020.
[5] Y. S. Nugroho, L. Anifah, E. Sulistiyo, S. Cahyaningtias,  and  Rifqi  Firmansyah, “Analysis  of  Learning  Quality  With Internet-Based Distance Learning During the COVID-19 Pandemic,” IJORER  Int.
J. Recent Educ. Res. , vol. 2, no. 1, pp. 96– 110, 2021, doi: 10.46245/ijorer.v2i1.81.
[6] E.  W.  Pratiwi,  “Dampak  Covid-19 Terhadap  Kegiatan  Pembelajaran  Online Di  Sebuah  Perguruan  Tinggi  Kristen  Di Indonesia,” Perspekt. Ilmu Pendidik. , vol. 34,  no.  1,  pp.  1–8,  2020,  [Online].
Available:
http://journal.unj.ac.id/unj/index.php/pip/ article/view/14921
[7] M.  Safri,  “Analisa  Faktor  Kualitas
Layanan  Wi-fi  Di  Universitas  Abdurab Menggunakan Variabel Quality Of
Experience  (QoE),”  2021,  [Online].
Available: http://repository.uir.ac.id/id/eprint/8896% 0Ahttps://repository.uir.ac.id/8896/1/163 510144.pdf [8] M.  M.  E.  I.  Bali  and  F.  Hasanah, “Aksentuasi  Disiplin  Belajar  Mahasiswa dalam  Moda  Hybrid  Learning  di  Era Pandemi Covid-19: Persepsi Pendidik,” J. Basicedu ,  vol.  6,  no.  3,  pp.  4210–4219,
2022, doi: 10.31004/basicedu.v6i3.2800.
[9] A.  Widiyono,  “Efektifitas  Perkuliahan Daring  (Online)  pada  Mahasiswa  PGSD di Saat Pandemi Covid 19,” J. Pendidik. , vol.  8,  no.  2,  pp.  169–177,  2020,  doi: 10.36232/pendidikan.v8i2.458.
[10] A.  Pratiwi,  “Pengaruh  Kuliah  Daring Terhadap
Efektivitas Pembalajaran Mahasiswa  di  Masa  Pandemi  Covid-19 Pada  Mahasiswa  Fakultas  Ekonomi  dan Bisnis Universitas Muhammadiyah Makassar  (Studi  Kasus  Pada  Program Studi  Manajemen),”  2021,  [Online]. Available: https://digilibadmin.unismuh.ac.id/upload /28188-Full_Text.pdf [11] Sugiono,  S.  Nurdiani,  S.  Linawati,  R.  A. Safitri, and E. P. Saputra, “Pengelompokan  Perilaku  Mahasiswa
Pada  Perkuliahan  E-Learning  dengan  K- Means Clustering,” J. Kaji. Ilm. , vol. 19, no. 2, pp. 126–133, 2019.
[12] V.  A.  Permadi,  S.  P.  Tahalea,  and  R.  P. Agusdin,  “K-Means  and  Elbow  Method for Cluster Analysis of Elementary School Data,” Prog. Pendidik. , vol. 4, no. 1, pp. 50–57, 2023, doi: 10.29303/prospek.v4i1.328. [13] H. Humaira and R. Rasyidah, “Determining  The  Appropiate  Cluster Number  Using  Elbow  Method  for  K- Means
Algorithm,”
2020, doi: 10.4108/eai.24-1-2018.2292388.
[14] R.  Nainggolan,  R.  Perangin-Angin,  E.
Simarmata, and A. F. Tarigan, “Improved the  Performance  of  the  K-Means  Cluster Using  the  Sum  of  Squared  Error  (SSE) optimized by using the Elbow Method,” J. Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1361,  no.  1,  2019, doi: 10.1088/1742-6596/1361/1/012015.
[15] F.  Indriyani  and  E.  Irfiani,  “Clustering
Data  Penjualan  pada  Toko  Perlengkapan Outdoor Menggunakan Metode K- Means,” JUITA  J. Inform. , vol. 7, no. 2, p. 109, 2019, doi: 10.30595/juita.v7i2.5529. [16] M. Fikri, M. Zaki Ananda, N. Faizah, R.
Rahmani,  and  S.  Adelia  Elian, “Kendala dalam  Pembelajaran  Jarak  Jauh  di  Masa Pandemi Covid-19: Sebuah Kajian
Kritis,” J.  Educ.  Dev. ,  vol.  9,  no.  1,  pp. 145–148,  2021,  [Online].  Available: https://doi.org/10.1016/jjheduc.2013.06.0 0
[17] Y.  Prasenja,  “PENERAPAN  DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PRODUK  MERK  BATA,” J.  Bimbing.
dan Konseling , vol. 07, no. 1, pp. 53–60, 2021.
[18] I. Pusvitaningrum,
“Analisis  Data Argumen  Tentang  Penerapan  Kebijakan Sistem  Zonasi Pada Pendaftaran Sekolah Dengan Menggunakan K-Means Clustering,” J. Buana Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 74–83, 2020, doi: 10.24002/jbi.v11i2.3575.
[19] M. A. Syakur, B. K. Khotimah, E. M. S. Rochman, and B. D. Satoto, “Integration K-Means  Clustering  Method  and  Elbow Method  for  Identification  of  the  Best Customer Profile Cluster,” IOP Conf. Ser. Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  336,  no.  1,  2018, doi: 10.1088/1757-899X/336/1/012017.
[20] D.  O.  Dacwanda  and  Y.  Nataliani,
“Implementasi k-Means Clustering untuk Analisis Nilai Akademik Siswa Berdasarkan  Nilai  Pengetahuan  dan Keterampilan,” Aiti ,  vol.  18,  no.  2,  pp. 125–138, 2021, doi: 10.24246/aiti.v18i2.125-138.